1.2 对数函数与sigmoid 首先来看一下对数函数的图像: 对数函数的图像如上,单调递减,有一个比较好的特性就是在(0,1)之间,在接近0的时候,就近无穷大,接近1的时候为0,如果我们把前面的sigmoid函数放到自变量的位置上,就得到了(0,1)的图像; 我们如何来衡量一个结果与实际计算值得差距呢?一种思路就是,如果结果越...
之前的损失函数叫MSE 现在的叫BCE。 由损失函数公式 BCE可以看出。y(预)越接近y ,所得到的损失函数BCE越小。 和线性回归代码比较: 在编辑代码时发现 F.sigmoid 现版本中已经改为 torch.sigmoid。也就是不需要导入 torch.nn.functional 了 直接import torch 然后用torch.sigmoid 原:y_pre=F.sigmoid(self.linea...
1.2.2 sigmoid函数(S型函数) sigmoid函数 功能: sigmoid函数可以将元素的值变换到0和1之间。 定义: sigmoid(x)=\frac{1}{1+exp(-x)} \\ 函数图像和导数图像: 绘制程序 %matplotlib inline import torch import numpy as np import matplotlib.pylab as plt x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_...
pytorch中Sigmoid函数的使用 3.2 tanh tanh函数式: tanh函数图像: tanh tanh函数图像代码: deftanh():x=np.arange(-10,10,0.1)y=(np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))plt.plot(x,y)plt.grid()plt.show() tanh 函数求导: tanh 函数优点: 解决了Sigmoid函数非0均值的问题,将函数压缩...
其中f(x)为sigmoid函数,函数图像为: 二.Pytorch简述 Pytorch是一个Python优先的深度学习框架,支持GPU加速、支持动态图构建。你可以将它理解为类似Numpy的数学库,换句话理解,Pytorch是GPU上运行的Numpy,主要包的模块有:torch.autograd支持动态微分;torch.nn支持建立神经网络;torch.optim定义了各种优化函数;torch.multiproce...
Sigmoid 函数 Sigmoid 函数定义为: σ(x)=11+exp(−x) 其函数图像如下: 当x\rightarrow +\infty 时, \sigma(x)\rightarrow 1 ; 而当 x\rightarrow -\infty 时, \sigma(x)\rightarrow 0. 由于 \sigma(x) 的取值范围在 (0, 1) 区间内, 因此可以用来表示概率的大小. 另外一个关于 Sig...
1.1.4 LogSigmoid 函数表示为 图像表示为 LogSigmoid激活函数常常被用作与NULLoss损失函数一起使用,用作神经网络反向传播过程中的计算交叉熵的环节。 1.2 LogSigmoid()与Sigmoid()代码 import torchfrom torch import nninput = torch.autograd.Variable(torch.randn(2))print(input) #输出 tensor([0.3439, 0.6682...
为了更清晰地学习Pytorch中的激活函数,并对比它们之间的不同,这里对最新版本的Pytorch中的激活函数进行了汇总,主要介绍激活函数的公式、图像以及使用方法,具体细节可查看官方文档。 目录 1、ELU 2、Hardshrink 3、Hardsigmoid 4、Hardtanh 5、Hardswish 6、LeakyReLU ...
为了更清晰地学习Pytorch中的激活函数,并对比它们之间的不同,这里对最新版本的Pytorch中的激活函数进行了汇总,主要介绍激活函数的公式、图像以及使用方法,具体细节可查看官方文档。 目录 1、ELU 2、Hardshrink 3、Hardsigmoid 4、Hardtanh 5、Hardswish 6、LeakyReLU ...